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Seed-2.0-Code (high) vs GLM 5.1 (medium)

GLM 5.1 (medium) 平均分领先,为 7.5 vs 7.5。 GLM 5.1 (medium) benchmark 成本更低,为 $1.066 vs $1.448。 GLM 5.1 (medium) 更快,为 66.38s vs 124.87s,通过率为 65.2% vs 66.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#121
总输出令牌
432,850
响应时间(平均)
124.87s
总成本
$1.448
排名
#119
总输出令牌
248,708
响应时间(平均)
66.38s
总成本
$1.066
推荐模型 GLM 5.1 (medium)

它在这里得分最高(7.5),同时响应速度比Seed-2.0-Code (high)快约 1.9 倍。

详细对比

指标 Seed-2.0-Code Seed-2.0-Code high 发布日期: 2026-08-12 GLM 5.1 GLM 5.1 medium 发布日期: 2026-04-07
分数 7.5 7.5
排名 #121 #119
可靠性 9.0 9.2
一致性 7.9 8.4
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 65.2% 66.7%
不稳定测试 5 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 12.061 9.004
总成本 $1.448 $1.066
输入价格 $0.500 / 1M $0.965 / 1M
输出价格 $3.000 / 1M $3.032 / 1M
总输入令牌 297,321 331,577
输出令牌 8,997 17,919
推理令牌 423,853 230,789
响应时间(平均) 124.87s 66.38s
响应时间(最大) 675.30s 308.75s
响应时间(总计) 2871.96s 1460.31s
参数量 ~200B 总计 (~20B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#121 Seed-2.0-Code

high
成本
$0.037
时间
183.6s
令牌
12,388 tok

#119 GLM 5.1

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
Seed-2.0-Code 6.2 6.5 55.6% 1 266.74s 6,750 432 124,956
GLM 5.1 4.6 3.7 44.5% 2 109.63s 5,702 4,871 37,826

快速对比

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